SpringBoot基于大数据的智能家居销量数据分析系统（附源码）
随着智能家居销量的不断增加，如何对这些数据进行有效的分析和利用也成为了当前亟待解决的问题。因此，本文提出了一种基于大数据的智能家居销量数据分析系统的设计与实现。该系统主要分为前台和后台两个部分，用户可以通过前台进行注册登录、查看冰箱信息、获取智能家居资讯等操作，管理员则可以通过后台进行用户管理、家电信息管理、系统管理等工作。通过对智能家居销量数据的分析，可以帮助企业更好地了解市场需求，优化产品设计
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一.前言
随着科技的不断发展，智能家居系统已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。而随着智能家居销量的不断增加，如何对这些数据进行有效的分析和利用也成为了当前亟待解决的问题。因此，本文提出了一种基于大数据的智能家居销量数据分析系统的设计与实现。该系统主要分为前台和后台两个部分，用户可以通过前台进行注册登录、查看冰箱信息、获取智能家居资讯等操作，管理员则可以通过后台进行用户管理、家电信息管理、系统管理等工作。通过对智能家居销量数据的分析，可以帮助企业更好地了解市场需求，优化产品设计和生产，提高销售效益。同时，对于消费者来说，该系统可以为其提供更加智能化的生活体验，提高生活品质。此外，该系统还可以为政府制定相关政策提供参考依据，促进智能家居行业的健康发展。
二.技术环境
jdk版本：1.8 及以上
ide工具：Eclipse或者 IDEA
数据库: mysql5.7 （必须5.7）
编程语言: Java
分布式文件系统：Hadoop
java框架：SpringBoot
maven: 3.6.1
详细技术：HTML+CSS+JAVA+SpringBoot+MYSQL+VUE+MAVEN+Hadoop
三.功能设计
用户：注册登录、首页、冰箱信息、智能家居资讯、个人中心（修改密码、个人信息）。
管理员：登录、首页、个人中心（修改密码、个人信息）、用户管理、家电信息管理、系统管理（系统简介、轮播图管理、智能家居资讯）。
四.数据库表设计
表名：bingxiangxinxi
功能：冰箱信息
字段名称 类型 长度 字段说明
id bigint
addtime timestamp 创建时间
laiyuan varchar 200 来源
fengmian longtext 4294967295 封面
biaoti varchar 200 标题
jiage float 价格
pinpai varchar 200 品牌
spmc varchar 200 商品名称
spcd varchar 200 商品产地
nxdj varchar 200 能效等级
mks varchar 200 门款式
zlfs varchar 200 制冷方式
zhusexi varchar 200 主色系
clicktime datetime 最近点击时间
表名：zhinengjiaju
功能：智能家居
字段名称 类型 长度 字段说明 主键
id bigint
addtime timestamp 创建时间
shangpinlianjie varchar 200 商品链接
shangpinjiage int 商品价格
shangpintupian longtext 4294967295 商品图片
shangpinleixing varchar 200 商品类型
shangpinpinpai varchar 200 商品品牌
haopingshu int 好评数
chapingshu int 差评数
zongpinglunshu int 总评论数
表名：48dht_bingxiangxinxi
功能：商品信息
字段名称 类型 长度 字段说明
id bigint
addtime timestamp 创建时间
laiyuan varchar 200 来源
fengmian varchar 200 封面
biaoti varchar 200 标题
jiage varchar 200 价格
pinpai varchar 200 品牌
spmc varchar 200 商品名称
spcd varchar 200 商品产地
nxdj varchar 200 能效等级
mks varchar 200 门款式
zlfs varchar 200 制冷方式
zhusexi varchar 200 主色系
表名：yonghu
功能：用户
字段名称 类型 长度 字段说明
id bigint
addtime timestamp 创建时间
zhanghao varchar 200 账号
mima varchar 200 密码
xingming varchar 200 姓名
xingbie varchar 200 性别
shouji varchar 200 手机
表名：users
功能：用户表
字段名称 类型 长度 字段说明 主键 默认值
id bigint 主键
username varchar 100 用户名
password varchar 100 密码
role varchar 100 角色 管理员
addtime timestamp 新增时间 CURRENT_TIMESTAMP
表名：token
功能：token表
字段名称 类型 长度 字段说明 主键 默认值
id bigint 主键
userid bigint 用户id
username varchar 100 用户名
tablename varchar 100 表名
role varchar 100 角色
token varchar 200 密码
addtime timestamp 新增时间 CURRENT_TIMESTAMP
expiratedtime timestamp 过期时间 CURRENT_TIMESTAMP
表名：systemintro
功能：关于我们
字段名称 类型 长度 字段说明 主键 默认值
id bigint 主键
addtime timestamp 创建时间 CURRENT_TIMESTAMP
title varchar 200 标题
subtitle varchar 200 副标题
content longtext 4294967295 内容
picture1 longtext 4294967295 图片1
picture2 longtext 4294967295 图片2
picture3 longtext 4294967295 图片3
表名：storeup
功能：收藏表
字段名称 类型 长度 字段说明 主键 默认值
id bigint 主键
addtime timestamp 创建时间 CURRENT_TIMESTAMP
userid bigint 用户id
refid bigint 商品id
tablename varchar 200 表名
name varchar 200 名称
picture longtext 4294967295 图片
type varchar 200 类型(1:收藏,21:赞,22:踩,31:竞拍参与,41:关注) 1
inteltype varchar 200 推荐类型
remark varchar 200 备注
表名：news
功能：智能家居资讯
字段名称 类型 长度 字段说明 主键 默认值
id bigint 主键
addtime timestamp 创建时间 CURRENT_TIMESTAMP
title varchar 200 标题
introduction longtext 4294967295 简介
picture longtext 4294967295 图片
content longtext 4294967295 内容
表名：discusszhinengjiaju
功能：智能家居评论表
字段名称 类型 长度 字段说明 主键 默认值
id bigint 主键
addtime timestamp 创建时间 CURRENT_TIMESTAMP
refid bigint 关联表id
userid bigint 用户id
avatarurl longtext 4294967295 头像
nickname varchar 200 用户名
content longtext 4294967295 评论内容
reply longtext 4294967295 回复内容
表名：discussbingxiangxinxi
功能：bingxiangxinxi评论表
字段名称 类型 长度 字段说明 主键 默认值
id bigint 主键
addtime timestamp 创建时间 CURRENT_TIMESTAMP
refid bigint 关联表id
userid bigint 用户id
avatarurl longtext 4294967295 头像
nickname varchar 200 用户名
content longtext 4294967295 评论内容
reply longtext 4294967295 回复内容
五.部分效果展示
5.1系统前台实现效果
登录
首页
家电信息（以智能冰箱为例）
智能家居资讯
5.2系统后台管理实现效果
登录
用户管理
家电信息管理（以冰箱为例）
大数据统计分析
六.部分功能代码
/**
* （按值统计）时间统计类型(多)
*/
@RequestMapping("/valueMul/{xColumnName}/{timeStatType}")
public R valueMulDay(@PathVariable("xColumnName") String xColumnName, @PathVariable("timeStatType") String timeStatType,@RequestParam String yColumnNameMul,HttpServletRequest request) {
String[] yColumnNames = yColumnNameMul.split(",");
Map<String, Object> params = new HashMap<String, Object>();
params.put("xColumn", xColumnName);
params.put("timeStatType", timeStatType);
List<List<Map<String, Object>>> result2 = new ArrayList<List<Map<String,Object>>>();
SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
EntityWrapper<BingxiangxinxiEntity> ew = new EntityWrapper<BingxiangxinxiEntity>();
for(int i=0;i<yColumnNames.length;i++) {
params.put("yColumn", yColumnNames[i]);
List<Map<String, Object>> result = bingxiangxinxiService.selectTimeStatValue(params, ew);
for(Map<String, Object> m : result) {
for(String k : m.keySet()) {
if(m.get(k) instanceof Date) {
m.put(k, sdf.format((Date)m.get(k)));
}
}
}
result2.add(result);
}
return R.ok().put("data", result2);
}
/**
* 分组统计
*/
@RequestMapping("/group/{columnName}")
public R group(@PathVariable("columnName") String columnName,HttpServletRequest request) {
Map<String, Object> params = new HashMap<String, Object>();
params.put("column", columnName);
EntityWrapper<BingxiangxinxiEntity> ew = new EntityWrapper<BingxiangxinxiEntity>();
List<Map<String, Object>> result = bingxiangxinxiService.selectGroup(params, ew);
SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
for(Map<String, Object> m : result) {
for(String k : m.keySet()) {
if(m.get(k) instanceof Date) {
m.put(k, sdf.format((Date)m.get(k)));
}
}
}
List<Map<String, Object>> result2 = new ArrayList<Map<String,Object>>();
for(Map<String, Object> m : result) {
List<Tuple2<String, Object>> data = new ArrayList<>();
for(String s : m.keySet()) {
data.add(new Tuple2<>(s, m.get(s)));
}
JavaPairRDD<String, Object> originRDD = javaSparkContext.parallelizePairs(data);
result2.add(originRDD.collectAsMap());
}
return R.ok().put("data", result2);
}
最后
腾讯云面向开发者汇聚海量精品云计算使用和开发经验，营造开放的云计算技术生态圈。
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